2023年8月23日，由電子發燒友網與ELEXCON2023深圳國際電子展聯合主辦的2023第七屆人工智能大會暨第四屆人工智能卓越創新獎頒獎典禮圓滿落幕。本次大會主題為“智向遠大、能者千面”，同時大會邀請到TI德州儀器、愛德萬測試、愛芯元智、安謀科技、樓氏電子、ADI、瑞薩電子等全球知名企業高管和行業專家帶來精彩分享。

電子發燒友總經理張迎輝在開幕致辭中表示，“回首過去的6年，我們發現AI技術是信息科技領域、半導體領域和芯片設計領域發展最快的一個細分賽道。在6年前，也許還有很多人在懷疑AI是不是一個技術泡沫，會不會在技術落地上遇到很多的挑戰。但我們很多人可能沒有反應過來，AI就進入到無數的應用中。通過工藝制程、算力算法、大數據、硬件產品和軟件應用，AI近兩年更是被大國們應用到了更多的尖端科研、軍事國防和各行各業領域中。”

圖：電子發燒友總經理 張迎輝

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AI技術與應用的發展速度可謂是瞬息萬變、一日千里。當然在這背后也是IP技術、算法、芯片工藝、材料等技術的賦能。更需要下游應用和大數據的訓練、推理和運算。AI形成的巨大生態下，隨著更多的開發者和工程師來參與到AI應用中，將來還會有更多的好玩的，有用的，更酷的產品應用落地。
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TI：邊緣視覺處理器讓嵌入式的未來成為可能
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今年以來，電子產品都有向下走的趨勢，很多產業界的人士都反饋今年的生意太難做了，市場不太好。但從TI的市場調研結果來看，從2022年開始Ti認為整個嵌入式處理器市場增長率每年能夠達到平均6%，而在AI的細分方向，TI認為增長率更是要超過普通嵌入式產品的增長。

圖：TI技術支持經理 韓韜

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TI技術支持經理韓韜在本次大會上帶來了主題為“邊緣視覺處理器讓嵌入式的未來成為可能”的分享。對于TI的預測，韓韜認為，嵌入式AI處理器在如今傳統的小家電往智能化的方向發展中，會產生新的需求。
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“原來的工業設備沒有AI的能力，所以我們需求的理解需要咱們去設置，去編程。但是隨著業界的硬件軟件跟整個生態環境的發展，現在的機器越來越懂我們的想法。比如說我們家里一些掃地的設備，我們不用規劃它的路徑，可以通過slam這種AI技術去構建我們家里整個環境的各個障礙物的位置，從而進行自主規劃”
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不過目前在嵌入式處理器上，用于AI領域還有幾個痛點，包括：
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1.如何找到好的設備、好的芯片、在特定領域達到需求。比如帶AI功能的掃地機器人，需要多個傳感單元、要求低功耗、高算力、快速建模，還能控制電機運動。

每個人的想法、每個不同場景千差萬別。比如語音識別項目中，由于地方口音、語言的差別，所以需要AI設計中有更多樣本，處理器需要有更多的訓練和算力。

而TI通過豐富的嵌入式產品組合，比如具有廣泛的處理、集成模擬和封裝選項；以及直觀的開源工具和易于使用的軟件，幫助工程師降低編程難度，用更多的事件進行產品創新。從這兩方面來簡化嵌入式系統設計。
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在邊緣AI視覺處理方面，TI推出AM6xA視覺處理器，可應用于自動駕駛、工業、醫療、零售等多個領域。同時為了方便用戶使用，每個TI嵌入式設備都有相關的設計和開發資源，包括軟件、開發工具、評估板、培訓和支持。
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愛德萬測試：AI芯片新趨勢和背后的量產測試策略
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在AI芯片的需求越來越大，算力需求越來越高的同時，隨著市場的增長以及芯片性能的提升，實際上在生產端也為AI芯片帶來了新的挑戰。因此本次會議上，愛德萬測試業務發展部資深技術專家晏澤昕為我們帶來了“AI芯片新趨勢和背后的量產測試策略”的主題演講。

圖：愛德萬測試業務發展部資深技術專家 晏澤昕

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晏澤昕介紹，目前AI芯片都有高速互聯的需求，但如今AI芯片包括CPU、GPU、NPU等隨著封裝技術的提升，已經將2.5D、3D封裝等應用到AI芯片中。而高速互聯的信號都封裝到芯片內部，這導致了信號難以進行測量。
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傳統的芯片測試方案在復雜集成度高的芯片上會遇到信號完整性挑戰，以及量產工程師、設計工程師和系統驗證工程師之間在測試數據和測試內容上的統一困難。所以在高速測量上，一般采用直接連接和smart book兩種策略，可以獨立觀察高速信號的發射性能和接收性能，并具備各種功能。
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另外在半導體測試環節，EDA在早期設計完成之后，他在非常早期驗證這個芯片是否功能性完備的時候，會有一個測試案例。從前往后的測試需求主要是需要快速在CP端將芯片固定起來，然后來跑EDA的測試用例。
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在芯片的早期驗證，芯片的EDA設計完成之后，進入到量產環節，量產環節之后會有一個SLP驗證過。通過這兩個環節之間的gap，讓他們成為一個通用的一個測試平臺。晏澤昕介紹了一個新的解決方案Link Scale，其本身芯片就具有高速接口，比如PCIE和USB，首先硬件高速接口統一后，后面跑測試用例以及測試內容，都可以在Link Scale的軟硬件環境中運行。
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Link Scale主要有兩個優點，包括在測試內容上可以從SLT往前可以放到CP或者FT階段。這樣的話可以把生產的成本極致優化；第二是EDA的測試用例和后端的SiP系統級測試用例，可以方便地做失效分析，快速定位問題。
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愛芯元智：Transformer視覺大模型在邊緣側的部署
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Frost&Sullivan的數據顯示，2021年全球人工智能芯片市場規模為255億美元，預計到2023年將達到490億美元，以29.3%的復合增長率增長。其中包括智慧城市、智能駕駛以及終端設備都將給感知與邊緣智能芯片帶來增長機會。
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其中，在智能駕駛L1/L2 ADAS，到L2+行泊一體、L4/L5自動駕駛的發展過程中，智能駕駛芯片的算力不斷提升，未來到了L4/L5，將需要1000+ TOPS算力的智能駕駛芯片為其提供強的AI能力。
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愛芯元智專注于高性能、低功耗的邊緣側、端側人工智能處理器芯片開發，自主研發面向推理加速的神經網絡處理器IP和AI-ISP視覺處理IP。愛芯元智AI推理引擎總監唐琦提到，愛芯元智主要面向智能駕駛的L2/L2+的智能駕駛市場。
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圖：愛芯元智AI推理引擎總監唐琦

為什么愛芯元智能夠快速布局智能駕駛市場，并且用自己的產品快速提升客戶的量產速度，從2019年成立至今打造了哪些技術優勢？唐琦表示，愛芯元智有著兩大核心技術，一是自研愛芯智眸 AI-ISP；二是愛芯通元混合精度 NPU，能夠讓邊端智能更普惠。
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根據介紹，愛芯智眸 AI-ISP具備AI黑光全彩、AI防抖、AI HDR成像、AI多傳感器融合等特點，可搭載在智能手機、礦車ADAS等應用領域，為其提供更好的夜視效果。愛芯通元混合精度NPU采用芯片算法協同設計的方式，支持混合精度、算子指令集等，具備高性能、低成本、易使用的特點。據了解，愛芯元智的產品讓客戶從零基礎開始寫code到能在開發板跑出第一組結果大概只用了一小時，不僅加快了模型部署，還能加快了客戶的量產速度。
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愛芯通元混合精度NPU Transformer有著明顯的優勢，據了解愛芯元智推出的第三代高算力、高能效比的SoC芯片——AX650N。基于AX650N的Transformer具備高性能、高精度、易部署、低功耗的優勢。目前，愛芯元智的大模型已經適配ViT、DeiT等更多的Transformer視覺模型。
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安謀科技：端云協同，進入軟件定義智能攝像頭新時代

技術的進步讓軟件定義成為可能。安謀科技智能物聯業務線業務發展與方案總監商德明提到，技術的發展讓軟件智能視覺有著三大發展趨勢，一是向邊緣計算轉移，二是不斷增強的安全關切，需要安全部署；三是支持云原生應用，包括運行云原生程序并可按需更新服務。

圖：安謀科技智能物聯業務線業務發展與方案總監商德明

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向邊緣計算轉移就包括人體和物體識別、支持熱點探測等定位和追蹤，訪問權限控制等智能安全，根據圖像分割快速創建邊界等自動邊界分割不斷增強的人工智能。在安全需求方面，包括安全啟動、安全檢查、軟件隔離等，此外還有對用戶認證、視頻源的認證等。
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針對這三大趨勢，安謀科技推出智能邊緣解決方案，包括芯片參考設計、硬件仿真平臺、參考軟件棧。通過安謀科技提供的芯片參考設計能夠減少產品開發落地周期，整個設計方案也落地在FPGA平臺上，能夠提前測試產品的形態是否跟軟件能夠有效的結合、查看產品特性是否有差異化。參考軟件棧是產品投放過程中，花費巨大投入的一部分。安謀科技通過提供開源的軟件棧，讓整個方案有更好的完整性。


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當前安謀科技已經有了廣泛的生態系統支持。商德明表示，安謀科技解決方案帶來了安全、高能效化、機器學習、全面支持機器學習各項功能，并且能夠預集成圖像/視頻編碼器和互聯總線，縮短產品開發面世時間，以及帶視覺使用案例的開源軟件解決方案。
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